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基于深度学习混合模型的文本分类研究

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基于深度学习混合模型的文本分类研究
论文目录
 
中文摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-15页
  · 数据挖掘领域相关介绍第8-10页
    · 数据挖掘的技术分类第8-9页
    · 数据挖掘的挖掘过程第9页
    · 数据挖掘的研究热点问题第9-10页
  · 文本分类研究背景及意义第10-11页
  · 文本分类的研究现状第11-13页
  · 论文的主要工作及组织结构第13-15页
第二章 文本分类中的相关技术第15-24页
  · 文本分类概述第15-16页
  · 文本预处理第16页
  · 文本表示第16-17页
  · 文本特征选择第17-19页
  · 文本分类算法第19-22页
    · 朴素贝叶斯第19-20页
    · 决策树第20-21页
    · KNN第21页
    · 支持向量机第21-22页
  · 本章小结第22-24页
第三章 深度学习第24-33页
  · 深度学习简介第24-27页
    · 深度学习基本思想第25-26页
    · 深度学习的训练过程第26-27页
  · 深度学习的常用模型第27-28页
    · 自动编码器第27页
    · 卷积神经网络第27-28页
  · 受限玻尔兹曼机第28-32页
    · 受限玻尔兹曼机原理第28-30页
    · 受限玻尔兹曼机的能量模型第30-31页
    · 受限玻尔兹曼机的训练算法第31-32页
  · 本章小结第32-33页
第四章 基于深度学习混合模型的文本分类第33-44页
  · 混合模型的设计第33-34页
  · 文本分类器的设计第34-43页
    · 文本预处理模块第35-37页
    · 特征学习模块第37-42页
    · 分类识别模块第42-43页
  · 本章小结第43-44页
第五章 实验及结果分析第44-50页
  · 分类的评价标准第44页
  · 实验数据集第44-45页
  · 实验的软硬件环境第45页
  · 英文文本分类实验第45-47页
  · 中文文本分类实验第47-50页
第六章 总结与展望第50-52页
  · 研究工作总结第50-51页
  · 展望第51-52页
参考文献第52-54页
在学期间的研究成果第54-55页
致谢第55页

本篇论文共55页,点击这进入下载页面
 
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